文章来源：学习时报

作者：陈一壮

我曾提出复杂性理论的核心不是一般的涌现而是自组织，以突出其相对于传统系统论的特点。普利高津也讲到过：“复杂性诞生”于“物理―化学系统的自组织”。但是我又想到必须对这个自组织的概念作进一步的规定，它不能是泛指一切从无序到有序、从低级有序到高级有序的演化现象的广义的自组织。因为晶体、雪花、铁磁体的形成既是涌现现象，又被称为“保守自组织”。它们关系到热力学平衡态下的可逆结构的相变，如通过低温消除原子磁体的随机指向使铁磁体呈现出磁性，这种有序化不会发展，而且可能倒退。《自组织的宇宙观》的作者詹奇把“耗散结构”称为“自组织的最简单的、‘最纯粹的’形式”。他排除保守自组织而建立狭义的自组织概念。普利高津领导的布鲁塞尔学派的研究对象也是非平衡条件下的不可逆的自组织，他们提出耗散结构构成“最低限度的复杂性” 。因此复杂性科学研究的至少是耗散自组织（亦即进化自组织）。

当今复杂性研究的中枢——圣菲研究所把研究的目标指向了一种更高级的自组织对象――复杂适应系统。复杂适应系统是如生物、生态、社会、经济这样一些系统，它们的组元是有生命、有意识、会学习的，整个系统进行着能动的、自觉的自组织。圣菲研究所的学术领导人盖尔曼区分了“像银河系这样的非适应系统”和“像生物这样的复杂适应系统”。他说诸如星系、恒星、行星和岩石之类的非适应系统依靠引力的凝缩作用发生了进化过程，而“越来越高级的适应系统趋向于通过自组织的作用产生”。在这里盖尔曼实际上把自组织在更狭隘的意义上界定为有意识主体在适应环境的过程中发生的能动的自组织。“所有这些过程的共同特征是，每个过程都由一个复杂适应系统来获取环境及其自身与环境之间相互作用的信息，总结出所获信息的规律性，并把这些规律提炼成一种‘图式’或模型，最后以图式为基础在实际当中采取相应的行动。”并且这些“图式”还要根据行动的反馈信息而变化发展。这表现出适应性行为实质上主要是一个信息组织的过程。

圣菲研究所的主要研究者之一、“人工生命”学科的开创者朗顿更形象地说明了他们的研究对象：“如果你拣起一块石头，把它抛向空中，它会呈一条漂亮的抛物线落下。这是因为受制于物理定律。它只能对外界对它的作用力做出简单的回答。但如果你把一只小鸟抛向天空，它的行为决不会像石头一样，它会飞向树丛的某处。同样的外界力量当然也作用在这只小鸟身上。但小鸟体内处理了大量它接收的信息，这使它产生了飞向树丛的行动。……一个有趣的问题是：受制于信息处理的动力系统在什么样的情况下从只会对物理力量作出简单反应的物质中脱颖而出？”

朗顿的研究发现相变、计算（信息处理）和生命具有共同的本质，它们都发生于“混沌的边缘”。“混沌的边缘”可以说是秩序和混沌的交界地带。我们可以用水在固态和液态之间的相变来说明这一点。在温度略低于0℃时，水分子振荡缓慢，足以保持晶体的秩序（冰块）；而在略高于0℃时，水分子振荡剧烈，分子键断裂的速度大于其形成的速度，分子被迫选择混沌（水）。但如果温度恰好处在转变点上，系统的分子处在亦此亦彼的状态，“它们结合混沌和秩序”。这就是“混沌的边缘”，有序性和无序性、静和动在其中得到了彼此适中的完美的结合——这是一个系统中的各种要素从无真正静止在某一个状态中，但也没有动荡至解体的那个地方。因此该系统能够处于不断的动态演变和创新的状态。信息动态过程可以自发地在接近临界相变的物理系统中涌现出来，因为这样的系统既具备足够的稳定性来储存信息，又具备足够的流动性来传输信息。我们知道生命的信息动态过程是以约束性信息来处理非约束性信息。约束性信息是指在主体内部组织起来了的具有有机联系的已知信息的网络，如程序、“图式”，非约束性信息是主体在每个具体生活情景中从外界接受到的个别、零散的信息。“混沌的边缘”的条件允许实现由约束性信息和非约束性信息的相互作用所产生的信息的自组织，即不仅是前者处理后者，并且是当新颖的非约束性信息被接受后引起约束性信息的改组和发展。另外信息的流动和共享允许由多主体构成的大群体存在，在其中大量微观个体的自主探索和宏观模式的约束作用彼此拖动，引起复杂适应系统的进化。

复杂适应系统诞生于“混沌的边缘”，但它们也随时面临陷入过分的秩序或过分的混乱的危险之中。而通过进化它们应学得越来越适于控制自己的参数，以使自己能够在边缘上保持平衡。总之，复杂性科学研究的重点愈益汇聚到能动的自组织的机制上。

未来智能实验室的主要工作包括：建立AI智能系统智商评测体系，开展世界人工智能智商评测；开展互联网（城市）大脑研究计划，构建互联网（城市）大脑技术和企业图谱，为提升企业，行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。

  如果您对实验室的研究感兴趣，欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”